Big Data vs Data Mining – Mikä on todellinen ero?

Oletko innostunut oppimaan big datasta ja data miningista? Big data ja data mining ovat kaksi eri termiä, joilla on eri tarkoitus. Molemmat käyttävät suuria tietoja, jotta voidaan poistaa merkityksellisiä oivalluksia epäjärjestyksessä olevista tiedoista. Maailma on big datan voimalla, mikä pakottaa organisaatiot etsimään asiantuntijoita, jotka pystyvät käsittelemään suuria tietomääriä. Big data -analytiikan globaali markkina kasvaa eksponentiaalisesti, ja sen arvo on arvioitu ylittävän 655 miljardia dollaria vuoteen 2029 mennessä.

Peter Norvig toteaa: “Enemmän dataa voittaa älykkäät algoritmit, mutta parempi data voittaa enemmän dataa.” Tässä artikkelissa tutkimme big dataa ja data miningia, niiden tyyppejä ja miksi ne ovat tärkeitä liiketoiminnalle.

Mikä on Big Data?

Se viittaa suureen tietomäärään, joka voi olla rakenteista, puolirakenteista ja rakenteetonta, ja joka kasvaa eksponentiaalisesti ajan myötä. Sen suuren koon vuoksi perinteiset hallintajärjestelmät tai työkalut eivät pysty käsittelemään sitä tehokkaasti.

New Yorkin pörssi tuottaa yhden teratavun tiedonsaantia päivittäin. Lisäksi Facebook tuottaa 5 petatavua tietoa.

Big data -termiä voidaan kuvata seuraavilla ominaisuuksilla.

• Volume

Volume viittaa tietojen koosta tai tietomäärästä.

• Variety

Variety viittaa eri tietotyypeistä, kuten videoista, kuvista, web-palvelimen lokitiedostoista jne.

• Velocity

Velocity osoittaa, kuinka nopeasti data kasvaa koossa ja data kasvaa eksponentiaalisesti nopealla tahdilla.

• Veracity

Veracity tarkoittaa tietojen epävarmuutta, kuten sosiaalisen median tietojen luotettavuutta.

• Value

Se viittaa tietojen markkina-arvoon. Onko se arvokasta tuottaa suuria tuloksia? Big datasta saatavien oivallusten ja arvon poistaminen on organisaatioiden lopullinen tavoite.

Miksi Big Data on tärkeää?

Organisaatiot käyttävät big dataa toimintojensa sujuvoittamiseen, asiakaspalvelun tarjoamiseen, räätälöityjen markkinointikampanjien luomiseen ja muihin tärkeisiin toimiin, jotka voivat lisätä tuloksia ja voittoja.

Tarkastellaan joitain yleisiä sovelluksia.

• Lääketieteelliset tutkijat käyttävät sitä sairauksien oireiden ja riskitekijöiden tunnistamiseen ja auttavat lääkäreitä diagnosoimaan potilaiden sairauksia.
• Hallitus käyttää sitä rikosten ehkäisemiseen, petosten torjuntaan, hätätilannevastauksiin ja älykaupunkihankkeisiin.
• Liikenteen ja valmistusteollisuuden yritykset optimoivat toimitusreittejä ja hallinnoivat tehokkaasti toimintaketjuja.

Mikä on Data Mining?

Tämä prosessi käsittää tietojen analysointia ja niiden tiivistämistä merkitykselliseksi tiedoksi. Yritykset käyttävät tätä tietoa tulosten lisäämiseen ja toimintakustannusten vähentämiseen.

Data Miningin tarve

Data mining on välttämätöntä mielipidetutkimuksille, luottoriskien hallinnalle, asiakastappioiden ennustamiselle, hintaoptimoimiselle, lääketieteellisille diagnosoille, suosittelumoottoreille ja paljon muille. Se on tehokas työkalu missä tahansa alalla, mukaan lukien vähittäiskauppa, tukkukauppa, telekommunikaatio, koulutus, valmistus, terveydenhuolto ja sosiaalinen media.

Data Miningin tyypit

Kaksi päätyyppiä on seuraavassa.

• Ennustava Data Mining

Ennustava Data Mining käyttää tilastollisia menetelmiä ja tietojen ennustamista. Se perustuu edistyneisiin analyyttisiin menetelmiin, jotka hyödyntävät historiallisia tietoja, tilastollista mallinnusta ja koneoppimista tulevien tulosten ennustamiseen. Liiketoiminta käyttää ennustavia analyytikkoja löytääkseen tietojen kuvioita ja tunnistamaan mahdollisuuksia ja riskejä.

• Kuvailu Data Mining

Kuvailu Data Mining tiivistää tiedot löytääkseen kuvioita ja poistamaan merkittäviä oivalluksia tiedoista. Tyypillinen tehtävä olisi tunnistaa usein yhdessä ostettavia tuotteita.

Data Mining -tekniikat

Joitain tekniikoita käsitellään alla.

• Assosiaatio

Assosiaatiossa tunnistamme kuvioita, joissa tapahtumat ovat kytköksissä toisiinsa. Assosiaatioregit ovat sääntöjä, joita käytetään ymmärtämään korrelaatioita ja yhteisesiintymisiä kohteiden välillä. Market basket -analyysi on tunnettu assosiaatioregin tekniikka data miningissa. Vähittäiskauppiat käyttävät sitä myyntien kasvattamiseen ymmärtämällä asiakkaiden ostokäyttäytymistä.

• Clustering

Clustering -analyysi tarkoittaa kohteiden ryhmittelyä, jotka ovat toistensa kaltaisia, mutta erilaisia kuin muiden ryhmien kohteet.

Erot – Big Data vs Data Mining

Big Data vs Data Miningin tulevaisuus

Yrityksille big datan käsittely tulee olemaan haasteellisempaa tulevina vuosina. Sen vuoksi yritysten on pidettävä tietoa strategisena voimavarana ja käytettävä sitä oikein.

Data miningin tulevaisuus näyttää upealta ja sijaitsee “älykkään tiedon löytämisessä”, jossa määritetään automaattisesti kuvioita ja tendenssejä suurissa tietojoukoissa.

Haluatko opiskella data sciencea ja tekoälyä? Tutustu lisää unite.ai:n blogeihin ja kehitä taitojasi.